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Descubra el asombroso mundo del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con Tesseract, OpenCV y Python. Esta guía en profundidad te lleva a comprender la tecnología que hay detrás de Tesseract, el motor de OCR más popular, y cómo implementarlo con Pytesseract y OpenCV. Conozca los distintos subprocesos del OCR:
- incluido el tratamiento previo
- Localización de textos
- Segmentación de caracteres
- Reconocimiento de caracteres
- Tratamiento posterior
Leíste una versión traducida automáticamente del post original en alemán.
Cómo convertir imágenes en texto con Pytesseract
Para utilizar pytesseract para convertir una imagen en texto, es necesario instalar la biblioteca pytesseract y tener instalado Tesseract OCR en el ordenador. Estos son los pasos:
- Instale la biblioteca pytesseract con el comando: "pip install pytesseract".
- Importe la biblioteca pytesseract en su script Python: "import pytesseract"
- Carga la imagen con OpenCV: "img = cv2.imread("imagen.png")".
- Utilice la función pytesseract.image_to_string() para convertir la imagen en texto: "text = pytesseract.image_to_string(img)".
- El texto extraído se almacena ahora en la variable "texto" y puede seguir procesándose.
He aquí un ejemplo de utilización de pytesseract para convertir una imagen en texto:
importar cv2
importar pytesseract
# Cargar imagen
img = cv2.imread("imagen_ejemplo.jpg")
# Convierte la imagen a escala de grises
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Aplicar umbral para convertir a imagen binaria
threshold_img = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Pasa la imagen por pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(umbral_img)
# Imprimir el texto extraído
print(texto)
En este ejemplo, la imagen se crea primero con la función OpenCV-la función imread está cargada. A continuación, la imagen se convierte a escala de grises con la función cvtColor. Este paso es importante porque el OCR funciona mejor con imágenes en escala de grises. A continuación, se aplica un umbral a la imagen en escala de grises para convertirla en una imagen binaria. Por último, la imagen binaria se convierte mediante la función image_to_string de pytesseract que devuelve el texto extraído en forma de cadena.
Marco OCR en Python
El software Konfuzio ofrece como alternativa a la solución gratuita Pytesseract con Tesseract un marco sólido para que los desarrolladores implementen soluciones individuales y sólidas para el tratamiento de documentos en Python.
Pytesseract frente a una solución empresarial: comparación de precisión, escalabilidad y costes
Hay varias razones por las que alguien elegiría un Proveedor de AI documental decide en lugar de programar una solución OCR propia:
- TiempoEl desarrollo de una solución de OCR desde cero puede requerir mucho tiempo y recursos. Con un proveedor de IA documental, se puede acelerar el proceso y reducir el tiempo de comercialización.
- CostesSolución de OCR a medida: desarrollar una solución de OCR a medida puede resultar caro, sobre todo si hay que contratar expertos o comprar herramientas y software especializados. Un proveedor de IA documental ofrece una alternativa rentable con acceso a modelos e infraestructura preconstruidos. Precios a partir de Konfuzio que puede encontrar aquí.
- ExperienciaEl OCR es un campo complejo y el desarrollo de una solución precisa requiere un profundo conocimiento de la visión por ordenador, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Con un proveedor de Document AI, puede recurrir a la experiencia de un equipo dedicado de profesionales para que pueda centrarse en su actividad principal.
- EscalabilidadSolución de OCR personalizada: una solución de OCR personalizada puede no ser capaz de satisfacer las exigencias de una implantación a gran escala. Con un proveedor de Document AI, tendrá acceso a infraestructuras y recursos capaces de gestionar grandes volúmenes de datos y garantizar un alto rendimiento.
- MantenimientoEl mantenimiento de una solución de OCR personalizada requiere un esfuerzo continuo, que incluye actualizaciones de software, correcciones de errores y parches de seguridad. Con un proveedor de Document AI, la carga del mantenimiento se traslada al proveedor, liberando sus recursos internos para que pueda centrarse en otras prioridades.
En general, el uso de un Proveedor de AI documental una solución rápida, rentable y escalable que le permite centrarse en su negocio dejando los detalles técnicos a los expertos.
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